Modelos neurais pré-treinados para detecção insuficiência respiratória em áudios

Resumo

Este projeto se insere no contexto da construção de um sistema de aprendizado automático que permita a detecção precoce de insuficiência respiratória por meio da análise de um sinal de áudio da voz de pacientes. Esta proposta visa a construção de modelos pré-treinados e processamento de áudio em língua portuguesa, que possam posteriormente ser utilizados por um treinamento específico como, por exemplo, a classificação do áudio em sendo proferida por uma pessoa que necessita ou que não necessita de internação por insuficiência respiratória. Modelos pré-treinados possuem duas fases. Numa primeira fase uma quantidade muito grande de dados é usada para treinamento não supervisionado; essa fase é chamada de pré-treinamento. Na segunda fase, o modelo é treinando especificamente para uma aplicação, comum a quantidade bem menor de dados; esta fase é chamada de treinamento específico. Modelos pré-treinados têm obtido bons resultados no processamento de textos; pretendemos desenvolver métricas que permitam aferir a qualidade de modelos pré-treinados de áudio.